JPH0755447A - Analysis system for surface state of skin - Google Patents

Analysis system for surface state of skin

Info

Publication number
JPH0755447A
JPH0755447A JP5161871A JP16187193A JPH0755447A JP H0755447 A JPH0755447 A JP H0755447A JP 5161871 A JP5161871 A JP 5161871A JP 16187193 A JP16187193 A JP 16187193A JP H0755447 A JPH0755447 A JP H0755447A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
difference
skin
smoothing
pixels
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP5161871A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3219550B2 (en
Inventor
Osamu Kaneko
治 金子
Hiroko Matsui
弘子 松井
Yukiko Kawaguchi
由起子 川口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shiseido Co Ltd
Original Assignee
Shiseido Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shiseido Co Ltd filed Critical Shiseido Co Ltd
Priority to JP16187193A priority Critical patent/JP3219550B2/en
Publication of JPH0755447A publication Critical patent/JPH0755447A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3219550B2 publication Critical patent/JP3219550B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

PURPOSE:To make the state of pores of the skin possible to be by automatically evaluated smoothing the luminance level of each pixel constituting the image on the surface of the skin and then binarizing the difference of image before and after smoothing. CONSTITUTION:Image signals picked up from the surface of skin using a trispectral camera 70 is subjected to level conversion for each wavelength by means of a level controller 71 and the output therefrom is subjected to A/D conversion before it is temporarily stored in an image memory 72. A computor 74 reads out the data stored in the memory 72 and smoothes the illuminance level of each pixel constituting the image two-dimensionally. Subsequently, the difference between the illuminance level of the pixel constituting the smoothed image and that of the corresponding pixel prior to smoothing is determined by difference method thus outputting a differential image. Furthermore, the differential image is binarized to obtain the binary image of a pore and the area thereof is calculated as an index representative of the state of pore.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、肌の表面を撮影して画
像解析の手法により肌の表面状態を解析するシステムに
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system for photographing the surface of a skin and analyzing the surface condition of the skin by an image analysis method.

【0002】[0002]

【従来の技術】しみ・そばかすを目立たなくするために
塗るファンデーションには様々なタイプがあり、肌の性
質、状態に応じて適切な選択をすることが望ましい。こ
の場合に重要な要素の1つに毛穴の大きさがある。すな
わち、毛穴のサイズが大きい肌の場合にはいわゆる“毛
穴おち”を生じやすく、そうなると毛穴に顔料がつまっ
てしまって仕上りが悪くなるので、ファンデーションと
してはパウダリータイプよりもリキッドタイプが適す
る。また、しみ・そばかすの濃さも重要な要素であり、
濃い場合にはカバー力の強いファンデーションが適す
る。したがって、これらの要素を客観的に評価すること
ができる装置が開発されれば、化粧品のユーザの肌の状
態及びそれに適した化粧品を適確に示すことができ、販
売の促進につながる。
2. Description of the Related Art There are various types of foundations that are applied to make spots and freckles inconspicuous, and it is desirable to make an appropriate selection according to the nature and condition of the skin. One of the important factors in this case is the size of the pores. That is, in the case of skin with large pores, a so-called "pore dimple" is likely to occur, and the pigment is clogged in the pores to deteriorate the finish. Therefore, the liquid type is more suitable than the powdery type as the foundation. Also, the density of stains and freckles is an important factor,
When it is dark, a foundation with strong covering power is suitable. Therefore, if a device capable of objectively evaluating these factors is developed, it is possible to accurately indicate the skin condition of the user of the cosmetic product and the cosmetic product suitable for the skin condition, which leads to promotion of sales.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の主
要な目的は、肌の表面に存在する毛穴の大きさ(面積)
を測定し、評価することの可能な肌の表面状態の解析シ
ステムを提供することにある。本発明の他の目的は、毛
穴の大きさとともに色素の濃さの客観的な指標が得ら
れ、それらを総合した形で出力することのできる肌の表
面状態の解析システムを提供することにある。
Therefore, the main object of the present invention is to determine the size (area) of pores existing on the surface of the skin.
An object of the present invention is to provide a system for analyzing the surface condition of the skin, which is capable of measuring and evaluating. Another object of the present invention is to provide an analysis system for the surface condition of the skin, which can obtain an objective index of the pigment density as well as the size of the pores and can output them in a comprehensive form. .

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】本発明の肌の表面状態の
解析システムは、肌の表面を撮影した画像を出力する撮
像手段と、該撮像手段が出力する画像を構成する各画素
の輝度レベルを2次元的に平滑化する平滑化手段と、該
平滑化した画像を構成する各画素の輝度レベルと平滑化
前の画像の対応する画素の輝度レベルとの差を計算して
差分画像を出力する差分計算手段と、該差分画像を2値
化することによって毛穴の画像を得る第1の2値化手段
とを具備することを特徴とするものである。
According to the present invention, there is provided a skin surface condition analyzing system, comprising: an image pickup means for outputting an image of the surface of the skin; and a luminance level of each pixel constituting the image output by the image pickup means. Smoothing means for two-dimensionally smoothing, and calculating the difference between the brightness level of each pixel forming the smoothed image and the brightness level of the corresponding pixel of the image before smoothing to output a difference image. And a first binarizing unit that obtains an image of pores by binarizing the difference image.

【0005】前述のシステムはさらに、前記第1の2値
化手段が出力する毛穴の画像から毛穴の面積を算出して
第1の指標とする毛穴面積算出手段と、前記撮像手段が
出力する画像を構成する各画素を、高い輝度レベルを有
する画素の第1の集合と低い輝度レベルを有する画素の
第2の集合とに分割する第2の2値化手段と、該第1及
び第2の集合のそれぞれに属する画素の輝度レベルの平
均値を算出し、両者の差を算出して第2の指標とする濃
さ算出手段と、前記毛穴面積算出手段が算出した第1の
指標を一方の軸とし、該濃さ算出手段が算出した第2の
指標を他方の軸として2次元平面上にプロットしたもの
を出力する出力手段とをさらに具備することが好適であ
る。
The above-mentioned system further includes a pore area calculating means for calculating the area of the pore from the image of the pore output by the first binarizing means and using it as a first index, and an image output by the imaging means. Second binarizing means for dividing each pixel constituting the first pixel into a first set of pixels having a high brightness level and a second set of pixels having a low brightness level, and the first and second binarization means. An average value of the brightness levels of the pixels belonging to each of the sets is calculated, and the difference between the two is calculated as a second index, and the first index calculated by the pore area calculation unit is calculated as one of the two. It is preferable to further include an output unit that outputs a plot on a two-dimensional plane with the axis as the axis and the second index calculated by the density calculating unit as the other axis.

【0006】[0006]

【作用】一般に、毛穴の像はしみ・そばかす等による濃
淡と比べてサイズが小さいので、平滑化により除くこと
ができる。したがって平滑化の前後の画像の差分を2値
化することによって毛穴の2値画像が得られる。さら
に、この2値画像から毛穴の面積を算出して毛穴の状態
を表わす指標とし、しみ・そばかすの領域の画素の輝度
レベルの平均値とその他の領域の平均値の差を算出して
しみ・そばかすの濃さを表わす指標とし、両者から肌の
表面状態を2次元平面状にプロットすることによって、
ファンデーションの最適な選択が容易になる。
[Function] Generally, the image of pores is smaller in size than the density due to stains, freckles, etc., and can be removed by smoothing. Therefore, a binary image of pores is obtained by binarizing the difference between the images before and after the smoothing. Further, the area of the pores is calculated from this binary image and used as an index representing the state of the pores, and the difference between the average value of the brightness levels of the pixels in the area of the spots / freckles and the average value of the other areas is calculated. By plotting the surface condition of the skin in a two-dimensional plane from both, as an indicator of the density of freckles,
It facilitates the optimal selection of foundation.

【0007】[0007]

【実施例】装置の構成 撮像画像からしみ・そばかすおよび毛穴の部分を抽出す
るには、画像の2値化が必要とされる。この場合撮像時
に生じるシェーディングを極力防止しないと、ソフト処
理で苦労する。そこで、シェーディングの発生が少なく
なるように、閃光放電管、ミラーの大きさとその形、さ
らにその空間配置のありようを、試作とテストを繰り返
しながら決定した。結果として、ほぼシェーディングが
生じない、かつまた、紫外領域の照明光を確保する防爆
型石英ガラス製リング状閃光放電管(発光量の粗調整
は、色温度変化が小さいコンデンサー容量の変化で、微
調整は、電圧変化で、任意に調整できるように設計され
ている)を内蔵するエレクトロニックフラッシュを新た
に製作するとともに、3板式CCDカメラ(東芝製・I
K−T30Cを母体に仕様変更したもの)と1体化した
撮像用トリスペクトラルカメラを新規に開発した。カメ
ラ本体の光学系を図1に示す。
[Example] Structure of the apparatus In order to extract spots / freckles and pores from a captured image, binarization of the image is required. In this case, if the shading that occurs at the time of imaging is not prevented as much as possible, it will be difficult for the software processing. Therefore, to reduce the occurrence of shading, we decided the size and shape of the flash discharge tube, mirrors, and their spatial arrangement by repeating prototypes and tests. As a result, almost no shading occurs, and a ring-shaped flash discharge tube made of explosion-proof quartz glass that secures the illumination light in the ultraviolet region (rough adjustment of the light emission is performed by changing the capacitor capacity, which does not change the color temperature, The adjustment is a voltage change and is designed so that it can be arbitrarily adjusted). A new electronic flash with a built-in electronic flash and a three-plate CCD camera (Toshiba-I
We have newly developed an imaging trispectral camera integrated with the K-T30C whose specifications have been changed to the mother body). The optical system of the camera body is shown in FIG.

【0008】光源としての閃光放電管10はリング状を
なしている。その背後にはリフレクタ12が配置され
る。リフレクタ12も同様に全体としてリング状をなし
ており、その鏡面は閃光放電管10からの光を面14に
むらなく投光するように設計されている。閃光放電管1
0の前方にはやはりリング状のデフューザ16が配置さ
れる。デフューザ16は波長350〜750nmの光を拡
散透過させる。デフューザ16は波長350〜750nm
の光を透過させる2枚のリング状クリアフィルタ18で
挟まれて固定される。クリアフィルタ18は放電管10
が破損したときにガラス片が飛散しないためのプロテク
タの役も果たす。フード20が設けられ、リフレクタ1
2とともに光源10からの光が直接後方へ入射しないよ
うにしている。デフューザ16とクリアフィルタ18は
フード20に固定される。デフューザ16の前方の導光
空間22は徐々に断面が狭くなっており、その導光空間
22を定める内壁24には面14にむらなくフラッシュ
光を当てるために硫酸バリウム塗装されている。内壁2
4は凹面をなしている。リング状放電管10の後方のリ
ングの中心軸上には魚眼レンズ26が配置され、その後
方にCCDカメラ28が配置される。
The flash discharge tube 10 as a light source has a ring shape. The reflector 12 is arranged behind it. Similarly, the reflector 12 also has a ring shape as a whole, and its mirror surface is designed to uniformly project the light from the flash discharge tube 10 onto the surface 14. Flash discharge tube 1
A ring-shaped diffuser 16 is also arranged in front of 0. The diffuser 16 diffuses and transmits light having a wavelength of 350 to 750 nm. The diffuser 16 has a wavelength of 350 to 750 nm
Is fixed by being sandwiched between two ring-shaped clear filters 18 that transmit the light. The clear filter 18 is the discharge tube 10.
It also acts as a protector to prevent glass fragments from scattering when the glass is broken. The hood 20 is provided and the reflector 1
In addition to 2, the light from the light source 10 is prevented from directly entering the rear. The diffuser 16 and the clear filter 18 are fixed to the hood 20. The light guide space 22 in front of the diffuser 16 has a gradually narrower cross section, and the inner wall 24 defining the light guide space 22 is coated with barium sulfate so that the surface 14 is uniformly illuminated with flash light. Inner wall 2
4 is concave. A fisheye lens 26 is arranged on the center axis of the ring behind the ring-shaped discharge tube 10, and a CCD camera 28 is arranged behind it.

【0009】この装置を皮膚に押し当て放電管10を放
電させると、その光及びリフレクタ12の反射光はデフ
ューザ16で拡散され、皮膚の表面をむらなく照明す
る。照明された皮膚表面の像を魚眼レンズ26によりC
CDカメラ28内のCCD素子上に結像させることによ
り、シェーディングのない皮膚表面の画像の信号が得ら
れる。
When this device is pressed against the skin to discharge the discharge tube 10, the light and the reflected light from the reflector 12 are diffused by the diffuser 16 and illuminate the skin surface evenly. The image of the surface of the illuminated skin is C by the fisheye lens 26.
By forming an image on the CCD element in the CD camera 28, a signal of an image of the skin surface without shading can be obtained.

【0010】キャリブレーション用キャップ30は、校
正時にはそれに設けられたピン32と装置の筐体に設け
られた穴34とのはめ合いにより、装置に固定される。
キャリブレーション用キャップ30の内壁には標準灰色
サンプルとしてのタイル36がはめ込まれており、キャ
ップ30を装置に装着したときタイル36の面が面14
に一致する。
During calibration, the calibration cap 30 is fixed to the device by fitting a pin 32 provided on the calibration cap 30 and a hole 34 provided in the housing of the device.
A tile 36 as a standard gray sample is fitted on the inner wall of the calibration cap 30, and when the cap 30 is attached to the apparatus, the surface of the tile 36 is a surface 14.
Matches

【0011】後に詳述するように、このキャリブレーシ
ョン用キャップ30を装着した状態で得られるタイル3
6の像の輝度値を用いて校正することにより、しみ、そ
ばかす等の色の濃さの数値による評価が可能になる。図
2は図1のCCDカメラ28の詳細な構成を表わす断面
図である。魚眼レンズ26からの光はIRカットフィル
タ40及びローパスフィルタ42を経てプリズム44へ
入射される。プリズム44の一面にはダイクロイックミ
ラー46が施されており、この面で波長400nm近傍の
光成分が反射されて分離されるように角度が設定されて
いる。ダイクロイックミラー46で反射されなかった光
成分はさらにプリズム48に入射する。プリズム48の
一面にもダイクロイックミラー50が施されており、こ
の面で波長700nm近傍の光成分が反射されて分離され
るように角度が設定されている。ダイクロイックミラー
50で反射されなかった光成分はプリズム52を経て主
波長550nm、半値幅±10nmのバンドパスフィルタ5
4を通過してCCD素子56上に結像する。ダイクロイ
ックミラー46で反射された光成分はプリズム44の他
の面でさらに反射され、主波長400nm、半値幅±10
nmのバンドパスフィルタ58を通過してCCD素子60
上に結像する。ダイクロイックミラー50で反射された
光はプリズム48の他の面でさらに反射され、主波長7
00nm、半値幅±10nmのバンドパスフィルタ62を通
過してCCD素子64上に結像する。
As will be described later in detail, the tile 3 obtained with the calibration cap 30 attached
By calibrating using the luminance value of the image of No. 6, it becomes possible to evaluate numerically the color intensity of stains, freckles and the like. FIG. 2 is a sectional view showing a detailed configuration of the CCD camera 28 of FIG. The light from the fisheye lens 26 enters the prism 44 through the IR cut filter 40 and the low pass filter 42. A dichroic mirror 46 is provided on one surface of the prism 44, and an angle is set so that a light component near a wavelength of 400 nm is reflected and separated on this surface. The light component not reflected by the dichroic mirror 46 further enters the prism 48. A dichroic mirror 50 is also provided on one surface of the prism 48, and an angle is set so that a light component near a wavelength of 700 nm is reflected and separated on this surface. The light component that is not reflected by the dichroic mirror 50 passes through the prism 52 and the bandpass filter 5 having a main wavelength of 550 nm and a half value width of ± 10 nm.
An image is formed on the CCD element 56 after passing through 4. The light component reflected by the dichroic mirror 46 is further reflected by the other surface of the prism 44 and has a main wavelength of 400 nm and a half value width of ± 10.
Pass through the nm bandpass filter 58 and pass through the CCD element 60
Image on top. The light reflected by the dichroic mirror 50 is further reflected by the other surface of the prism 48, and the main wavelength 7
An image is formed on the CCD element 64 after passing through the band pass filter 62 of 00 nm and half width ± 10 nm.

【0012】上記の構成において、放電管10(図1)
を放電させると、CCD素子56,60,64上にそれ
ぞれ550nm(可視領域の中央)、400nm(紫外領域
の近傍)、及び700nm(赤外領域の近傍)における画
像に対応する電気信号がシェーディングを生じることな
く得られる。図3は各バンドパスフィルタ54,58,
62の通過特性を表わす。図3から明らかなように、本
発明において使用されるトリスペクトラルカメラには、
通常の3板式カメラと異なり、400nm,550nm,7
00nmを主波長とし、半値幅±10nmのバンドパスフィ
ルタが使用されており、帯域の狭い3つの波長帯域にお
ける画像(以下、それぞれ近紫外画像、可視画像、及び
近赤外画像と呼ぶこととする)が同時に得られる。な
お、本発明に関する限り、解析は可視画像のみについて
行なわれる。
In the above structure, the discharge tube 10 (FIG. 1)
When is discharged, electric signals corresponding to images at 550 nm (center of visible region), 400 nm (near ultraviolet region), and 700 nm (near infrared region) are shaded on the CCD elements 56, 60, and 64, respectively. Obtained without causing. FIG. 3 shows the bandpass filters 54, 58,
The pass characteristic of 62 is shown. As is apparent from FIG. 3, the trispectral camera used in the present invention includes:
Unlike ordinary 3-plate cameras, 400nm, 550nm, 7
An image in three wavelength bands with narrow bands (hereinafter referred to as near-ultraviolet image, visible image, and near-infrared image, respectively) using a bandpass filter with a main wavelength of 00 nm and a half width of ± 10 nm. ) Is obtained at the same time. Note that, as far as the present invention is concerned, the analysis is performed only on the visible image.

【0013】システム全体の構成を図4に示す。本シス
テムには、前述のトリスペクトラルカメラ70からの画
像信号のレベルを波長別に変換する波長別レベルコント
ローラ71(後に詳述)と、その出力をアナログ/デジ
タル変換してメモリに一旦格納する画像メモリ72と、
画像メモリ72に格納されたデータを適宜読み出して各
種の解析処理を行なうコンピュータ74が具備されてい
る。コンピュータ74にはオペレータからの指示を入力
するためのキーボード76と、解析結果の出力のための
モニタ78とそのハードコピーを出力するためのビデオ
プリンタ80と、画像データ及び解析結果等を格納する
ための光磁気ディスク82が接続されている。
The structure of the entire system is shown in FIG. The present system includes a wavelength-specific level controller 71 (described in detail later) that converts the level of the image signal from the above-described trispectral camera 70 by wavelength, and an image memory that outputs the output from the analog / digital converter and temporarily stores it in a memory. 72,
A computer 74 is provided that appropriately reads out data stored in the image memory 72 and performs various analysis processes. A keyboard 76 for inputting instructions from an operator, a monitor 78 for outputting analysis results, a video printer 80 for outputting a hard copy thereof, and image data and analysis results are stored in the computer 74. Is connected to the magneto-optical disk 82.

【0014】波長別画像データの校正 しみ・そばかす画像は、近紫外画像、可視画像、近赤外
画像とも各8ビットでデジタル化され、メモリに記録さ
れる。本システムを使って同一対象の画像を長期にわた
って継時撮像する場合に発生する、管理し得ない変動に
よる画像入力データのバラツキを補正し、継時比較にた
えうる定量的な画像データが常に得られるようにすると
いう目的と、波長によってきまる肌色の分光反射率の存
在範囲内に8ビットを割り振り、検出力をあげることを
狙いとして、以下のようを操作を行う。
The calibration stain / freckle image of the image data for each wavelength is digitized into 8 bits for each of the near-ultraviolet image, the visible image and the near-infrared image and recorded in the memory. This system corrects variations in image input data due to uncontrollable fluctuations that occur when images of the same target are continuously captured over a long period of time, and quantitative image data that can be used for continuous comparison is always available. The following operations are performed for the purpose of obtaining the above and for the purpose of increasing the detection power by allocating 8 bits within the existence range of the spectral reflectance of the skin color which depends on the wavelength.

【0015】ミノルタCM−1000HRを用いて、日
本人女性826人(16才〜59才)を対象にした肌色
(頬)測定結果から得られた400nm,550nm,70
0nmにおける分光反射率の平均値と標準偏差は、次に示
す通りである。 波長 反射率の平均値 標準偏差(σ) 400nm 16.0% 2.9 550nm 29.9% 3.5 700nm 59.4% 2.4 従って、400nmでは、25%(平均値+3σ)以上の
反射率を持つ測定対象はほとんどないので、0%〜25
%に対して8ビットを割り当てることとした。この場
合、反射率と出力される輝度とに線形関係があるとする
と1輝度は、反射率に直すと0.10%に相当し、きわ
めて高い分解能が得られることになる。
400 nm, 550 nm, 70 obtained from the skin color (cheek) measurement results of 826 Japanese women (16 to 59 years old) using Minolta CM-1000HR.
The average value and standard deviation of the spectral reflectance at 0 nm are as shown below. Wavelength Reflectance average value Standard deviation (σ) 400 nm 16.0% 2.9 550 nm 29.9% 3.5 700 nm 59.4% 2.4 Therefore, at 400 nm, reflection of 25% (average value + 3σ) or more There is almost no measurement target with a rate, so 0% to 25
It was decided to allocate 8 bits to%. In this case, assuming that there is a linear relationship between the reflectance and the output luminance, one luminance corresponds to 0.10% when converted to the reflectance, and an extremely high resolution can be obtained.

【0016】550nm,700nmにおいても、同じ考え
方でビットを割り当てることとした。この割り当てのた
めの装置として、400nm,550nm,700nmにおけ
る撮像対象の反射率に対応する入力電圧を、上記したビ
ット割りに対応した出力電圧に変換する波長別レベルコ
ントローラを新規に設計・製作した。濃いしみ・そばか
すといっても反射率が0%ということはないわけで、下
限の切り上げが考えられるが、ここでは特に配慮しな
い。上記した波長別レベルコントローラ71(図4)を
介在させることによって得られた入出力条件における撮
像対象の反射率と本システムにおける出力輝度との関係
を、無光沢の灰色塗装紙(村上色彩技術研究所に作製を
依頼)を対象にして測定した。無光沢灰色塗装紙の反射
率は、日立カラーアナライザー607で測定した。図
5、図6、図7に得られた結果を示す。
Even at 550 nm and 700 nm, bits are assigned in the same way. As a device for this allocation, a wavelength-specific level controller that converts an input voltage corresponding to the reflectance of an imaging target at 400 nm, 550 nm, and 700 nm into an output voltage corresponding to the above-described bit division was newly designed and manufactured. Even though it is a dark stain or freckle, the reflectance is not 0%, so it is possible to round up the lower limit, but we do not pay particular attention here. The relationship between the reflectance of the imaging target and the output brightness in this system under the input / output conditions obtained by interposing the above-mentioned wavelength level controller 71 (FIG. 4) is shown in matte gray coated paper (Murakami Color Technology Research (I asked the location to make it). The reflectance of matte gray coated paper was measured by Hitachi Color Analyzer 607. The results obtained are shown in FIGS. 5, 6 and 7.

【0017】それぞれの波長における反射率と輝度の関
係は、右上りの関係を示しているが、完全な直線関係で
はない。また、反射率が小さいところでは、線形性がよ
りわるくなる。前記したように、濃いしみ・そばかすと
いっても反射率が0%ということはないこと、低反射率
領域でのCCDカメラの感度がわるいこと、さらには、
多数の校正用灰色サンプルを用意して非線形の輝度校正
を行うのは、実用的でないことから、なるべく少数の校
正用灰色サンプルを用い、線形関係を仮定して校正を行
うこととした。この校正方法は画像入力データの定量的
継時比較のための校正という目的に対して必要十分な操
作であると考えられる。
The relationship between the reflectance and the luminance at each wavelength shows a relationship in the upper right, but it is not a perfect linear relationship. In addition, the linearity becomes worse when the reflectance is small. As mentioned above, the reflectance is not 0% even if it is a dark stain or freckle, the sensitivity of the CCD camera in the low reflectance region is poor, and further,
Since it is not practical to prepare a large number of calibration gray samples and perform non-linear luminance calibration, it was decided to use a small number of calibration gray samples as much as possible and perform the calibration assuming a linear relationship. This calibration method is considered necessary and sufficient for the purpose of calibration for quantitative successive comparison of image input data.

【0018】結果として、輝度校正用の標準灰色サンプ
ルは、劣化の心配がなく、汚れてもふき取り可能なもの
ということで、“EVER−COLORS”(米田硝子工芸製、測
光・測色用常用反射標準板)に#3000の金剛砂をか
け、無光沢面としたものを作製し、使用することにし
た。最終的に選定した“EVER−COLORS”は、GRAY No.1
000,GRAY No.3000,GRAY No.6000である。
近紫外画像と可視画像の校正値を求めるために、GRAY N
o.1000とGRAY No.3000を用い、近赤外画像の校
正値を求めるためには、GRAY No.1000とGRAY No.6
000を用いた。
As a result, the standard gray sample for brightness calibration has no fear of deterioration and can be wiped off even if it becomes dirty. Therefore, "EVER-COLORS" (manufactured by Yoneda Glass Industrial Co., Ltd. It was decided to apply a # 3000 gold sand to a standard plate) to make it a matte surface and to use it. The finally selected “EVER-COLORS” is GRAY No. 1
000, GRAY No. 3000, and GRAY No. 6000.
To obtain the calibration values for near-ultraviolet image and visible image, GRAY N
GRAY No. 1000 and GRAY No. 6 can be used to obtain the calibration value of the near infrared image using o.1000 and GRAY No. 3000.
000 was used.

【0019】校正作業のしやすさ、照明・受光の幾何学
的条件の再現の確保を狙いとして、図8に示したような
校正用標準板セット(上記した校正用“EVER−COLORS”
を3組、各2枚づつ、計6枚セットしたもの)を製作し
た。2枚1組とし、図8のように配置したのは、“EVER
−COLORS”の工作・加工上の制限で、広い面積の切り出
しが不可能であること、従って、なるべく広い面積を対
象にして、撮像領域内に存在するかもしれない照度むら
に対応しようとすると2枚とせざるをえないことによ
る。
A calibration standard plate set as shown in FIG. 8 (for the calibration "EVER-COLORS" described above) is provided for the purpose of ensuring ease of calibration work and reproduction of geometric conditions of illumination and light reception.
3 sets, 2 pieces each, 6 pieces in total) were manufactured. The set of two sheets, arranged as shown in Fig. 8, is "EVER
-Because of the limitation of "COLORS" in machining and processing, it is impossible to cut out a large area. Therefore, if you try to deal with uneven illuminance that may exist in the imaging area by targeting a large area as much as possible, 2 Because it is unavoidable that it is a sheet.

【0020】これを図1で説明したようにカメラ開口部
にピン32をガイドにして装着し、シャッターを1度押
すだけで自動的に校正が行えるようにした。校正は、図
8に実線で示した各ウィンドウ(50×100画素、ま
たは、100×50画素)内の平均輝度を計算すること
で得られた値を、その時点のシステムの状態を示す値と
することで実行される。
As described with reference to FIG. 1, the pin 32 is attached to the opening of the camera as a guide so that the calibration can be automatically performed by pressing the shutter once. For the calibration, the value obtained by calculating the average luminance in each window (50 × 100 pixels or 100 × 50 pixels) shown by the solid line in FIG. 8 is regarded as the value indicating the system state at that time. It is executed by doing.

【0021】校正用“EVER−COLORS”の分光反射率(日
立カラーアナライザー607)と前述した波長別レベル
コントローラをかいして設定した輝度値を表1に示す。
Table 1 shows the spectral reflectance (Hitachi Color Analyzer 607) of the calibration "EVER-COLORS" and the brightness values set by the above wavelength level controller.

【0022】[0022]

【表1】 [Table 1]

【0023】校正値の求め方を近紫外画像の場合を例に
して以下に示す。表1に示したようにGRAY No.1000
の近紫外画像における輝度が、38、分光光度計で求め
た400nmの分光反射率が、7.4%であり、GRAY No.
3000の輝度が、240、分光反射率が27.0%で
あるときを基準状態とすると、基準状態における分光反
射率Xと輝度Yとの関係は
The method of obtaining the calibration value is shown below by taking the case of a near-ultraviolet image as an example. As shown in Table 1, GRAY No.1000
Has a brightness of 38 in the near-ultraviolet image and a spectral reflectance of 400% at 400 nm obtained by a spectrophotometer, and GRAY No.
Assuming that the reference state is when the luminance of 3000 is 240 and the spectral reflectance is 27.0%, the relationship between the spectral reflectance X and the luminance Y in the reference state is

【0024】[0024]

【数1】 [Equation 1]

【0025】となる。任意の校正時におけるGRAY No.1
000の輝度が40であり、GRAY No.3000の輝度が
250であったとする。この場合、分光反射率Xと輝度
の測定値Y1との関係は
[0025] GRAY No. 1 at the time of arbitrary calibration
000 has a brightness of 40, and GRAY No. 3000 has a brightness of 250. In this case, the relationship between the spectral reflectance X and the measured luminance value Y 1 is

【0026】[0026]

【数2】 [Equation 2]

【0027】となる。したがって、(1)(2)式から
Xを消去すればYとY1 の関係が得られ、これによっ
て、校正前の輝度値Y1 から基準状態における輝度の校
正値Yが計算される。以上の手続きで、校正対象画素の
輝度0〜255について、対応する校正値を求めてお
き、これを校正用テーブルとして参照することで、すべ
ての画素について、校正を行う。可視画像、近赤外画像
についても、同じ方法で校正している。
[0027] Therefore, if X is deleted from the equations (1) and (2), the relationship between Y and Y 1 is obtained, and thus the calibration value Y of the luminance in the reference state is calculated from the luminance value Y 1 before calibration. Through the above procedure, the calibration values corresponding to the luminances 0 to 255 of the pixels to be calibrated are obtained, and the calibration values are referred to to calibrate all the pixels. The visible image and the near-infrared image are calibrated by the same method.

【0028】波長別画像データの2値化 まず、同一のしきい値で、採取したすべての画像が2値
化できるか否か知るために92年6月に143人から採
取した(n=143)原画像中の可視画像から切り出し
た192×192画素内の最低輝度、自動2値化の輝度
と最高輝度の頻度分布を求めてみた。
Binarization of Image Data by Wavelength First, in order to know whether or not all the collected images can be binarized with the same threshold value, samples were taken from 143 persons in June 1992 (n = 143). ) The frequency distribution of the lowest luminance, the luminance of the automatic binarization and the highest luminance within 192 × 192 pixels cut out from the visible image in the original image was obtained.

【0029】結果として、3ツの分布に重なりがみら
れ、同一のしきい値を採用できないことがわかった。そ
こで、個々の画像ごとに2値化することにした。2値化
の方法については、いくつかの提案があるが、与えられ
た濃度の分布の中で最も良い分離度で2分する値をスラ
イスレベルとする大津が提案している方法(大津展之、
電子通信学会誌、63,4,349(1980))で、
処理したところ、すべての採取画像において、やや高め
の輝度で2値化されることがわかった。即ち、しみ・そ
ばかすの面積が大きく抽出された。
As a result, it was found that the three distributions overlap each other and the same threshold value cannot be adopted. Therefore, we decided to binarize each image. There are several proposals for the binarization method, but the method proposed by Otsu, which uses the slice level as the value that bisects the best distribution in the given concentration distribution (Otsu Nobuyuki) ,
The Institute of Electronics and Communication Engineers, 63, 4, 349 (1980)),
As a result of processing, it was found that all collected images were binarized with a slightly higher brightness. In other words, the area of stains / freckles was greatly extracted.

【0030】そこで多数の画像について、大津の方法に
よって求めた2値化のためのしきい値から、どのくらい
しきい値を下げたところで2値化すれば、肉眼で認識で
きるしみ・そばかすと形態上よく似た2値画像が得られ
るかしらべ、しきい値をきめた。後述するように、しみ
・そばかすの濃度は、可視画像が持つ輝度データを用い
て数値化している。可視画像における最適2値化レベル
は、以下のようにして決定した。
Therefore, for a large number of images, from the threshold value for binarization obtained by the method of Otsu, how much lower the threshold value is to be binarized, it is visually recognizable as stains / freckles. The threshold was set to see if a similar binary image could be obtained. As will be described later, the density of the spots / freckles is digitized using the brightness data of the visible image. The optimum binarization level in the visible image was determined as follows.

【0031】まず、採取した原画像(可視・n=14
3)を、次の8ツの条件で2値化した。 自動2値化 (自動2値化
値−3)で2値化 (自動2値化値−6)で2値化 (自動2値化
値−8)で2値化 (自動2値化値−9)で2値化 (自動2値化
値−10)で2値化 (自動2値化値−11)で2値化 (自動2値化
値−12)で2値化 次いで、それぞれの2値画像のハードコピーをビデオプ
リンタをつかって、出力し、どの条件で処理した画像
が、肉眼で色素沈着していると感じる領域を最も忠実に
抽出しているか、設定者(3名)に評価させた。
First, the collected original image (visible, n = 14)
3) was binarized under the following 8 conditions. Binarization with automatic binarization (Automatic binarization value-3) Binarization with (Automatic binarization value-6) Binarization with (Automatic binarization value-8) (Automatic binarization value- 9) Binarization (automatic binarization value -10) binarization (automatic binarization value -11) binarization (automatic binarization value -12) binarization The hard copy of the value image is output using a video printer, and under what conditions the image is processed to extract the region that is most faithful to pigmentation with the naked eye. Let

【0032】結果として、143例中、117例(82
%)については、の条件で処理した画像が、最適であ
ると評価された。また、14例は、減数が−6より小さ
い条件、12例は、大きい条件で処理した画像が2値画
像として最適と評価された。この結果から可視画像につ
いては、(自動2値化のためのしきい値−6)を2値化
のためのスライスレベルとした。
As a result, 117 out of 143 cases (82
%), The image processed under the condition of was evaluated to be optimum. In addition, 14 cases were evaluated as optimal as a binary image in which the image processed under the condition that the divisor is smaller than -6 and 12 cases are large. From this result, for the visible image, (threshold value for automatic binarization-6) was set as the slice level for binarization.

【0033】色素沈着部分の濃さの評価 図9に可視画像を構成する各画素の輝度のヒストグラム
の一例を示す。図9に示すように、“大津の方法による
自動2値化値−6”の閾値が決定されたら、その値より
も輝度値の高い画素の集合(地肌部分に相当)と低い画
素の集合(色素沈着部分に相当)のそれぞれについて輝
度の平均値を算出し、それらの差を色素沈着部の濃さの
指標とする。
Evaluation of Darkness of Pigmented Portion FIG. 9 shows an example of a histogram of the brightness of each pixel forming a visible image. As shown in FIG. 9, when the threshold value of “automatic binarization value−6 by Otsu's method” is determined, a set of pixels having a luminance value higher than the value (corresponding to a background portion) and a set of pixels having a lower luminance value ( (Corresponding to the pigmented portion), the average value of the luminance is calculated, and the difference between them is used as an index of the density of the pigmented portion.

【0034】すなわち、これは地肌と色素沈着部分の輝
度差が大きいとそのしみは目立つ(すなわち濃いと感じ
る)し、差が小さいと目立たない(すなわち淡いと感じ
る)という考え方にもとづき、指標化したものである。毛穴の大きさの評価 図10に毛穴の状態の評価の処理の手順をフローチャー
トにより示す。画像データを画像メモリ72(図4)か
ら入力し(ステップa)、8近傍型平滑化フィルタ(1
1×11)を2回実行して平滑化する(ステップb)。
8近傍型平滑化フィルタとは着目する画素を中心とする
正方形の領域内の画素の輝度を単純平均してその画素の
輝度とするものであり、本実施例では11×11の正方
形についてこれを行なった。なお11画素は、撮像対象
物において1.14mmに相当する。次に、平滑化処理後
の各画素の輝度から平滑化前の対応する画素の輝度を引
き算し、差分画像を得る(ステップc)。差分画像にお
いては、毛穴に対応する画素の輝度が正の小さい値で残
り、それ以外は輝度がほぼ0となる。この差分画像は変
化範囲が狭いのでログ変換をかけて輝度0〜255の範
囲で広く分布するようにする(ステップd)。この画像
は毛穴の位置が明るく背景が暗い画面であるので、見易
くするために輝度を反転する処理を行なっている(ステ
ップe)が、本質的にはこの処理は不要である。次に反
転した画面について自動2値化処理を行なう(ステップ
f)。ここでも、前述と同様に、大津の方法で得られた
2値画像はやや毛穴を大きく表現しすぎる傾向がみられ
たので、(自動2値化値−60)により2値化を行な
う。最後に毛穴と判定された画素について総画素数を算
出し(ステップg)、毛穴の状態を表わす指標とする。
That is, this is indexed based on the idea that when the brightness difference between the background and the pigmented portion is large, the stain is noticeable (that is, it feels dark), and when the difference is small, it is not noticeable (that is, it feels light). It is a thing. Evaluation of Pore Size FIG. 10 is a flowchart showing the procedure of the process of evaluating the state of the pores. Image data is input from the image memory 72 (FIG. 4) (step a), and the 8-neighbor smoothing filter (1
1 × 11) is executed twice for smoothing (step b).
The 8-neighbor smoothing filter is a filter that simply averages the luminance of pixels in a square area centered on the pixel of interest to obtain the luminance of that pixel. In the present embodiment, this is used for 11 × 11 squares. I did. Note that 11 pixels correspond to 1.14 mm in the image pickup target. Next, the brightness of the corresponding pixel before smoothing is subtracted from the brightness of each pixel after the smoothing process to obtain a difference image (step c). In the difference image, the brightness of the pixel corresponding to the pore remains with a small positive value, and the brightness is almost zero in other cases. Since this differential image has a narrow change range, log conversion is performed so that the difference image is widely distributed in the range of luminance 0 to 255 (step d). Since this image is a screen in which the positions of the pores are bright and the background is dark, a process of inverting the brightness is performed for easy viewing (step e), but this process is essentially unnecessary. Next, automatic binarization processing is performed on the inverted screen (step f). Here again, as in the case described above, the binary image obtained by the Otsu's method tended to represent pores a little too large, so binarization is performed by (automatic binarization value-60). Finally, the total number of pixels of the pixels determined to be pores is calculated (step g) and used as an index indicating the state of pores.

【0035】結果の出力 図11に評価結果の表示出力の一例を表わす。横軸には
毛穴の総面積を0〜4000のスケールでとり、縦軸に
は地肌部分の濃さの平均値と色素沈着部分の濃さの平均
値との差を0〜255のスケールでとって、両者の交点
に「○」印で表示している。なお、上記の数値“400
0”は約400採取したデータの中から肉眼判定で最も
毛穴の目立つものを選び出して算出した指標から決定し
た最大値である。
Output of Results FIG. 11 shows an example of display output of evaluation results. The horizontal axis shows the total area of pores on a scale of 0 to 4000, and the vertical axis shows the difference between the average value of the background density and the average value of the pigmented area on a scale of 0 to 255. The intersections of the two are marked with a circle. In addition, the above numerical value "400
"0" is the maximum value determined from the index calculated by selecting the one with the most noticeable pores by the naked eye from the data collected about 400.

【0036】この画面において、「色素沈着の様子」と
「毛穴の様子」の2つを軸とした平面上に被験者の肌が
位置づけられるので、肌がどのような状態にあるのか、
さらにはどのようなお手入れの方向が考えられるかを示
唆するための参考とすることができる。
On this screen, the skin of the subject is positioned on a plane having two axes of "pigmentation state" and "pore state" as axes.
Furthermore, it can be used as a reference to suggest what kind of maintenance directions are possible.

【0037】[0037]

【発明の効果】以上述べてきたように本発明によれば、
肌の毛穴の状態及び色素沈着の状態を自動的に評価する
ことのできるシステムが提供される。
As described above, according to the present invention,
A system is provided that can automatically assess the condition of skin pores and the condition of pigmentation.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明において使用されるトリスペクトラルカ
メラの断面図である。
FIG. 1 is a cross-sectional view of a trispectral camera used in the present invention.

【図2】トリスペクトラルカメラ内のCCDカメラ28
の詳細な断面図である。
FIG. 2 is a CCD camera 28 in a trispectral camera.
3 is a detailed cross-sectional view of FIG.

【図3】バンドパスフィルタの通過特性を表わす図であ
る。
FIG. 3 is a diagram illustrating a pass characteristic of a bandpass filter.

【図4】本発明の一実施例に係るシステムの構成を表わ
すブロック図である。
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a system according to an exemplary embodiment of the present invention.

【図5】無光沢灰色塗装紙の400nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。
FIG. 5 is a diagram showing a relationship between reflectance and brightness at 400 nm of matte gray coated paper.

【図6】無光沢灰色塗装紙の550nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。
FIG. 6 is a diagram showing a relationship between reflectance and brightness at 550 nm of matte gray coated paper.

【図7】無光沢灰色塗装紙の700nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。
FIG. 7 is a diagram showing the relationship between reflectance and luminance at 700 nm of matte gray coated paper.

【図8】校正用標準板を表わす図である。FIG. 8 is a diagram showing a calibration standard plate.

【図9】可視画像を構成する各画素の輝度のヒストグラ
ムの一例を表わす図である。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a luminance histogram of each pixel forming a visible image.

【図10】毛穴の状態の評価の処理を表わすフローチャ
ートである。
FIG. 10 is a flowchart showing a process of evaluating the state of pores.

【図11】肌の表面状態の評価の表示出力の一例を表わ
す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a display output of evaluation of the surface state of skin.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10…閃光放電管 12…リフレクタ 16…デフューザ 26…魚眼レンズ 28…CCDカメラ 44,48,52…プリズム 46,50…ダイクロイックミラー 54,58,62…バンドパスフィルタ 56,60,64…CCD素子 70…トリスペクトラルカメラ 76…キーボード 78…モニタ 80…ビデオプリンタ 10 ... Flash discharge tube 12 ... Reflector 16 ... Diffuser 26 ... Fisheye lens 28 ... CCD camera 44, 48, 52 ... Prism 46, 50 ... Dichroic mirror 54, 58, 62 ... Bandpass filter 56, 60, 64 ... CCD element 70 ... Trispectral camera 76 ... Keyboard 78 ... Monitor 80 ... Video printer

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 肌の表面を撮影した画像を出力する撮像
手段と、 該撮像手段が出力する画像を構成する各画素の輝度レベ
ルを2次元的に平滑化する平滑化手段と、 該平滑化した画像を構成する各画素の輝度レベルと平滑
化前の画像の対応する画素の輝度レベルとの差を計算し
て差分画像を出力する差分計算手段と、 該差分画像を2値化することによって毛穴の画像を得る
第1の2値化手段とを具備することを特徴とする肌の表
面状態の解析システム。
1. An image pickup means for outputting an image of the surface of the skin, a smoothing means for two-dimensionally smoothing the brightness level of each pixel forming the image output by the image pickup means, and the smoothing. Difference calculation means for calculating the difference between the brightness level of each pixel forming the image and the brightness level of the corresponding pixel of the image before smoothing, and outputting a difference image; and binarizing the difference image. A first binarizing means for obtaining an image of pores, and a system for analyzing the surface condition of the skin.
【請求項2】 前記減算手段が出力する差分画像を構成
する各画素の輝度レベルに対数変換を施して前記第1の
2値化手段へ差分画像として供給する対数変換手段をさ
らに具備する請求項1記載のシステム。
2. A logarithmic conversion means for performing a logarithmic conversion on the luminance level of each pixel forming the difference image output by the subtraction means and supplying it to the first binarization means as a difference image. The system according to 1.
【請求項3】 前記第1の2値化手段が出力する毛穴の
画像から毛穴の面積を算出して第1の指標とする毛穴面
積算出手段と、 前記撮像手段が出力する画像を構成する各画素を、高い
輝度レベルを有する画素の第1の集合と低い輝度レベル
を有する画素の第2の集合とに分割する第2の2値化手
段と、 該第1及び第2の集合のそれぞれに属する画素の輝度レ
ベルの平均値を算出し、両者の差を算出して第2の指標
とする濃さ算出手段と、 前記毛穴面積算出手段が算出した第1の指標を一方の軸
とし、該濃さ算出手段が算出した第2の指標を他方の軸
として2次元平面上にプロットしたものを出力する出力
手段とをさらに具備する請求項1または2記載のシステ
ム。
3. A pore area calculation means for calculating a pore area from a pore image output by the first binarization means and using it as a first index, and an image output by the imaging means. Second binarizing means for dividing the pixel into a first set of pixels having a high brightness level and a second set of pixels having a low brightness level, and for each of the first and second sets The average value of the brightness levels of the pixels to which the pixels belong is calculated, the difference between the two is calculated as a second index, and the first index calculated by the pore area calculation unit is used as one axis, 3. The system according to claim 1, further comprising an output unit that outputs a plot on a two-dimensional plane with the second index calculated by the density calculation unit as the other axis.
JP16187193A 1993-06-30 1993-06-30 Analysis system for skin surface condition Expired - Lifetime JP3219550B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP16187193A JP3219550B2 (en) 1993-06-30 1993-06-30 Analysis system for skin surface condition

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP16187193A JP3219550B2 (en) 1993-06-30 1993-06-30 Analysis system for skin surface condition

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0755447A true JPH0755447A (en) 1995-03-03
JP3219550B2 JP3219550B2 (en) 2001-10-15

Family

ID=15743560

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP16187193A Expired - Lifetime JP3219550B2 (en) 1993-06-30 1993-06-30 Analysis system for skin surface condition

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3219550B2 (en)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0938045A (en) * 1995-05-23 1997-02-10 Pola Chem Ind Inc Skin evaluation method
KR20020022265A (en) * 2000-09-19 2002-03-27 김영훈 A Measure System for Skin condition
WO2006057314A1 (en) * 2004-11-25 2006-06-01 Inforward, Inc. Image processing device, and image processing method
US7233693B2 (en) 2003-04-29 2007-06-19 Inforward, Inc. Methods and systems for computer analysis of skin image
JP2008245666A (en) * 2007-03-29 2008-10-16 Tokiwa Yakuhin Kogyo Kk Skin pigmentation evaluating method and its presentation method
JP2013121409A (en) * 2011-12-09 2013-06-20 Kao Corp Skin condition measuring apparatus and protecting cap thereof, and illuminance calibration method
JPWO2014027522A1 (en) * 2012-08-17 2016-07-25 ソニー株式会社 Image processing apparatus, image processing method, program, and image processing system
JP2016540622A (en) * 2013-12-13 2016-12-28 レヴェニオ リサーチ オサケ ユキチュア Medical imaging
JP2017209280A (en) * 2016-05-25 2017-11-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 Skin diagnostic device and skin diagnostic method
JP2018196426A (en) * 2017-05-23 2018-12-13 花王株式会社 Pore detection method and pore detection device

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2944899B1 (en) * 2009-04-23 2014-04-25 Lvmh Rech PROCESS AND APPARATUS FOR CHARACTERIZING PIGMENTARY TASKS AND METHOD OF ASSESSING THE EFFECT OF TREATING A PIGMENT TASK WITH A COSMETIC PRODUCT

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0938045A (en) * 1995-05-23 1997-02-10 Pola Chem Ind Inc Skin evaluation method
KR20020022265A (en) * 2000-09-19 2002-03-27 김영훈 A Measure System for Skin condition
US7233693B2 (en) 2003-04-29 2007-06-19 Inforward, Inc. Methods and systems for computer analysis of skin image
WO2006057314A1 (en) * 2004-11-25 2006-06-01 Inforward, Inc. Image processing device, and image processing method
JP2008245666A (en) * 2007-03-29 2008-10-16 Tokiwa Yakuhin Kogyo Kk Skin pigmentation evaluating method and its presentation method
JP2013121409A (en) * 2011-12-09 2013-06-20 Kao Corp Skin condition measuring apparatus and protecting cap thereof, and illuminance calibration method
JPWO2014027522A1 (en) * 2012-08-17 2016-07-25 ソニー株式会社 Image processing apparatus, image processing method, program, and image processing system
US9697618B2 (en) 2012-08-17 2017-07-04 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, program, and image processing system
JP2016540622A (en) * 2013-12-13 2016-12-28 レヴェニオ リサーチ オサケ ユキチュア Medical imaging
US10478071B2 (en) 2013-12-13 2019-11-19 Revenio Research Oy Medical imaging
JP2017209280A (en) * 2016-05-25 2017-11-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 Skin diagnostic device and skin diagnostic method
US11069057B2 (en) 2016-05-25 2021-07-20 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Skin diagnostic device and skin diagnostic method
JP2018196426A (en) * 2017-05-23 2018-12-13 花王株式会社 Pore detection method and pore detection device

Also Published As

Publication number Publication date
JP3219550B2 (en) 2001-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3219551B2 (en) Surface condition analysis system
US8155413B2 (en) Method and system for analyzing skin conditions using digital images
US10168215B2 (en) Color measurement apparatus and color information processing apparatus
JP5043755B2 (en) Resin material inspection device and program
US20180116581A1 (en) Device and Apparatus to Facilitate Cervix Cancer Screening
US20080080766A1 (en) Apparatus and Method for Analyzing Skin Using L*a*b* Colorspace
JP3930334B2 (en) Spectral reflectance measuring device
EP1463342A1 (en) Test system for camera modules
CN106461373B (en) Enhance imaging for coating prediction, the real-time digital for applying and checking
JP3219550B2 (en) Analysis system for skin surface condition
US20070140553A1 (en) Dental colorimetry apparatus
JP2002303548A (en) Device for photoelectric measurement of flat object to be measured
EP1213569A3 (en) Device for the measurement by pixel of a plane measurement object
JP3727807B2 (en) Method and apparatus for measuring components in skin and skin characteristics
JP4421071B2 (en) Makeup counseling device
van Zwanenberg et al. Edge detection techniques for quantifying spatial imaging system performance and image quality
CN117252875B (en) Medical image processing method, system, medium and equipment based on hyperspectral image
JP2006208333A (en) Visual observation feeling evaluation method and system, metallic coating face evaluation device, operation program therefor, and visual observation feeling evaluation method for metallic coating face
JP2004526969A (en) Method and apparatus for surface evaluation
JP2016194449A (en) Coloring checkup device, and coloring checkup method
JP4247362B2 (en) Feature extraction device
JP3813043B2 (en) Glasses reflection detection apparatus and glasses reflection detection method
CN101511267A (en) Method of measuring blemishes on skin
KR100778370B1 (en) System for analyzing skin color distribution and method therof
US20240050026A1 (en) Multi-function device and a multi-function system for ergonomically and remotely monitoring a medical or a cosmetic skin condition

Legal Events

Date Code Title Description
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20010703

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080810

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080810

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090810

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100810

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100810

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110810

Year of fee payment: 10

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120810

Year of fee payment: 11

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130810

Year of fee payment: 12

EXPY Cancellation because of completion of term